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ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 単行本（ソフトカバー） – 2017/3/27

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ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集

本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。

●読者対象
本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。
・データ加工の手法
・分析に使用するSQL
・レポーティング・分析の手法
分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。

●構成
1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは
2 本書で扱うツールとデータ群
3 データ加工のためのSQL
4 売上を把握するためのデータ抽出
5 ユーザーを把握するためのデータ抽出
6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出
7 データ活用の精度を高めるための分析術
8 データを武器にするための分析術
9 知識に留めず行動を起こす

Chapter1~2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。
Chapter3~8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。
Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4~8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。
Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。

●本書で扱うミドルウェア
PostgreSQL、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。
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  1. 本の長さ
    496ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    マイナビ出版
  4. 発売日
    2017/3/27
  5. 寸法
    18.3 x 3 x 23.5 cm
  6. ISBN-10
    4839961263
  7. ISBN-13
    978-4839961268
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ビッグデータ
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データサイエンティスト SQL チーム開発 SEO google データスタジオ
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 データ集計・分析のためのSQL入門 基礎から学ぶ　チーム開発の成功法則 現場のプロから学ぶ　SEO技術バイブル Googleデータスタジオによるレポート作成の教科書
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商品の説明

著者について

加嵜 長門(カサキ ナガト)
株式会社DMM.comラボ所属。慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科修士課程修了。大学院や学生ベンチャーにて、マルチメディアデータベースを対象とした検索やレコメンドアルゴリズムの研究およびサービス開発に従事し、現在DMM.comラボではビッグデータ活用基盤の構築に携わり、SparkやSQL on Hadoopを用いたレコメンド機能、ビッグデータ活用の研究開発を担当。 共著に『詳解Apache Spark』(技術評論社)。

田宮 直人(タミヤ ナオト)
データコンサルタント。エンジニアとして大手新聞社の関連サービス、求人サービス、コミュニティサービスの開発に携わり、株式会社サイバーエージェント在籍時にデータアナリストへ転身、株式会社DMM.comラボではマーケティング開発部マネージャーとしてビッグデータ部を立ち上げる。現在はフリーランスとして、データの解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログの設計、レコメンドAPIの作成など、データに関連する業務全般を担当している。

編集者プロフィール:
丸山 弘詩(マルヤマ ヒロシ)
書籍編集者。早稲田大学政治経済学部経済学科中退。国立大学大学院博士後期課程(システム生産科学専攻)編入、単位取得の上で満期退学。大手広告代理店勤務を経て、現在は書籍編集に加え、さまざまな分野のコンサルティング、プロダクトディレクション、開発マネージメントなどを手掛ける。著書は『スマートフォンアプリマーケティング 現場の教科書』(マイナビ出版刊)など多数。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ マイナビ出版 (2017/3/27)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/3/27
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 496ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4839961263
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4839961268
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.3 x 3 x 23.5 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 91

著者について

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  1. 丸山 弘詩

    丸山 弘詩

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  2. 加嵜 長門

    加嵜 長門

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    合同会社DMM.com Web3事業部テックグループリーダー。慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科修士課程修了。ビッグデータ活用基盤の構築に携わり、SparkやSQL on Hadoopを用いた分散処理技術やブロックチェーン技術の研究開発、事業提案などを担当。共著に『試して学ぶスマートコントラクト開発』『ブロックチェーンアプリケーション開発の教科書』『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』（マイナビ出版）、『詳解Apache Spark』（技術評論社）。

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  3. 田宮 直人

    田宮 直人

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    データコンサルタント。エンジニアとして大手新聞社の関連サービス、求人サービス、コミュニティサービスの開発に携わり、株式会社サイバーエージェント在籍時にデータアナリストへ転身、株式会社DMM.comラボではマーケティング開発部マネージャーとしてビッグデータ部を立ち上げる。現在はフリーランスとして、データの解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログの設計、レコメンドAPIの作成など、データに関連する業務全般を担当している。

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上位レビュー、対象国： 日本

骨惜しみ
5つ星のうち5.0 中級者以上でも学べることが多々ある
2021年8月10日に日本でレビュー済み
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分厚く読み通せない。しかし、パラパラとめくるだけで、学ぶべることが多々ある。このようなことが出来るのかと。

サンプルは複数のsql実装に対応している（postgresql、hive 、spark、bigquery、redshift）。このためのコメントが多くなっていて、使っている実装以外の箇所が邪魔して、読みづらいかも。

それを差し引いても星5。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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bluesky
5つ星のうち4.0 SQLは慣れないと難しい
2023年9月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
このような本をいくつか持ってますが、SQLは慣れないと難しいです。絶対必要になれば覚えるのですが。余裕のある時に勉強したいと思います。
役に立った
 レポート
Sparkman
5つ星のうち5.0 ビッグデータを扱うエンジニア、アナリストの双方におすすめできる良書
2019年3月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ビッグデータを扱う実業務において、「想定/期待されるフォーマットでないデータ」に悩まされる事は多々あるかと思います。
本書では、そのようなデータに対してSQLでどのように工夫して処理を行えばいいか、目的/段階別に説明されており、まさにレシピを見ながら料理をするかの如く、この本を片手に学びながら作業を進めることができます。

多彩な分析手法と、それをSQLでどのように実現するかが丁寧に解説されており、「基礎的なSQLの知識はあるが、効果的な分析方法がわからない」という私のようなエンジニアにとっても嬉しい一冊です。

個人的には、chapter8の「具体的なプロダクトにおけるSQLの活用・分析」や、chapter9の「ビッグデータチームの構造とデータ階層」についてが、実業務における「視点」を広げてくれるので、読み物としても一読の価値があるかと。

本書のサンプルクエリは、「PostgreSQL, Hive, Redshift, BigQuery, SparkSQL向け」なので、その点については注意が必要です。
13人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
吉田圭祐
5つ星のうち3.0 sqlの実践テクニックが多く掲載されてはいるが、解説が貧弱
2020年6月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
sqlを活用した実践的な分析テクニックが多く掲載されており、その点は実用的。
が、一つ一つの分析テクニックに対する解説がほとんどない。
結構長いプログラムを掲載されていても、内部挙動に関する解説はほとんど載せられていないため、自分で考えていく他ない。
SQLの本質的理解(集合論としてのＳＱＬ)を深めたいなら、他著をおすすめするし、とにかく実践的なテクニックを知りたいという方には合っているかも。
私の所感としては、この本のみで勉強を行うのは難しく、SQLの本質的理解は深められないと思っている。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 tipsがたくさん
2021年1月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
分析手法とSQLの説明があり、納得してサンプルコードを使えました。
役に立った
 レポート
とおりすがり
5つ星のうち1.0 Kindle版では目次が使えません
2019年1月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
目次が使えないので非常に不便です。見たいページをすぐに見ることが出来ません。

注意書きとして

>文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません

とは書いてありますが、「目次が使えない」とは書いてありませんでした。

そもそも今の時代にKindle書籍を出す際に「目次が使えない」ような方式で販売すること自体が理解出来ませんので、内容うんぬん以前にその方針の時点で評価は0点ですね。

目次をつけられない方式で作るならそもそもkindle版を出すべきではないと思います。
62人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
八重
5つ星のうち5.0 SNSで黒魔術書と名高き名著
2017年5月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Twitterで黒魔術書というバズり方をしていたので、興味をもって購入してみました。

私はRedshiftとTableauを使用するデータ分析の仕事に5年ほど従事していますが、この5年間で何となく学んだスキルが体系立てて書かれていて非常に驚きました。
ビックデータをビジネス上有益なデータに集計する際のSQLのTipsが、ちゃんとビジネス上のケースごとに書かれていて、利用シーンを思い描きながら、SQLのテクニックを学ぶことができます。
例えば、文字列の加工や、購買額からフラグへの変換、縦持ち⇔横持ち変換など、日々の業務にあたっていて「あーー、これどうやるんだっけな…」とちょっと考えたり、調べたりしないといけないようなことがたくさん書かれています。

また、前段として、分析側の人の視点と、データ基盤側の人の視点が書かれており、双方の溝を埋めようとしています。
扱うデータが多くなるにつれ、分析側と基盤側は仲たがいするようになりがちですが、そうならないようにお互いの見解や思っていることをまとめてある点が単なる技術書とは違うと思います。

時間のない人は、Chapter 1～3だけでも読んでみたほうがいいです。
19人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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HK
5つ星のうち1.0 黒魔術というほどのものか？4000円の価値はない、立ち読みできれば買わなかった。
2018年10月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
with句 テンポラリテーブル(共通TBL)を
つかったレシピがある
内容はC言語がはやりだしたときのハノイの塔
指数計算その流れを感じる。

黒魔術と大げさに騒ぎ立てるが目立ったものはない。
共通テーブル式、ウインドウ関数をつかったサンプル例があるだけ。
落胆した・・・・・。

買う前に、自分が使うSQL（オラクル、MYSQK　Etc）が
本書ののっているかも確認すべきである。

ただ疑問に思うことが、SQL関数のバグなど、オラクルなら有名な空白とNULの扱いなど
定番の問題を分かったうえで、本書を用いたほうが良いと感じる。クリティカルな現場では
疑問だが、ちょっとパクッてつくってみましたなら
良書かとおもう。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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